尾砂级配的混沌优化

采用分形理论研究分级尾砂的级配。计算国内外大量矿山尾砂材料的分形参数,研究尾砂的分形级配与其胶结强度的关系。采用神经网络建立尾砂胶结强度与水泥质量分数、料浆浓度、尾砂颗粒分维数、孔隙分维数及分维数相关率的知识库模型。研究结果表明,尾砂胶结强度与其分形级配相关;随着尾砂颗粒间孔隙分维数减小,充填体强度增高;尾砂分维数相关率越大,充填体强度越大。用所建立的神经网络知识库模型,利用Logistic迭代方程的混沌遍历特性,采用混沌优化方法研究使充填体达到最佳强度的选矿尾砂最优分级。根据采场脱水工艺,应用该方法,获得安庆铜矿选矿尾砂的最佳级配参数。工程应用结果显示,该方法年增加尾砂用量2.87万t,胶结充填体强度提高8%,为矿山年节约充填成本55.8万元。